聚类数据挖掘可视化模型方法与技术

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摘要：面向通用数据资源，研究聚类数据可视化方法与技术，旨在探索有效的数据处理方法，满足信息领域对高维数据处理的要求。通过对高维数据进行降维处理和可视化映射实现，建立 K 均值算法的聚类数据挖掘可视化系统模型，实现中间聚簇结果、聚类中心、收敛准则函数值三类要素的可视化。利用加利福利亚大学欧文分校(UCI)数据库中的 Iris 数据集、Wine 数据集、Seeds 数据集对可视化系统模型方法进行测试。结果表明，该模型实现了对数据集的有效聚类，能够将中间聚类、聚类中心、收敛准则函数值进行实时有效的可视化表达，达到了预期效果。

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/jfjlgdxxb201501002

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关键词：数据挖掘 模型方法 可视化 wanfangdata periodic 聚类数据挖掘 可视化 平行坐标法 K 均值算法